1. AWS 웹서비스 가격 API

아마존 웹 서비스(AWS) 가격 API (AWS Price List API)는 2015년 말 AWS 고객 요청으로 제공되게 되었다. 관련된 자세한 사항은 Amazon Web Services 한국 블로그 - AWS Price List API 업데이트 – 리전별 가격 정보 제공를 참조한다.

AWS 웹서비스 가격을 수작업을 하는 것보다 API를 통해 가져오게 되면 필요에 따라 가격표를 다운로드하여 원하는 업무를 최적화할 수 있으며, 가격이 변동될 때마다 알람을 설정하여 실시간 대응도 가능하게 된다.

  1. https://pricing.us-east-1.amazonaws.com/offers/v1.0/aws/index.json 파일을 먼저 확인한다.
  2. currentRegionIndexUrl에서 서울 리젼(ap-northeast-2)을 확인한다.
  3. currentVersionUrl에서 사양과 가격을 확인한다.

2. AWS EC2 사양

2.1. API 데이터 긁어오기

httr 팩키지 GET() 함수를 기본으로 해서 결국 서울 리젼에서 제공하는 EC2 인스턴스 사양과 가격을 확인해보자.

  1. httr 팩키지 GET() 함수를 통해 원데이터를 가져와서, 원본데이터를 읽고 해석할 수 있는 형태로 데이터를 가공한다.
  2. $offers$AmazonEC2$currentRegionIndexUrl 을 다시 AWS 던져 EC2 컴퓨터, 서울리젼(ap-northeast-2) 정보를 확인한다.
  3. aws_ec2_json$regions$ap-northeast-2$currentVersionUrl을 다시 던져 가격과 사양 정보를 가져온다.
# 0. 환경설정 -----------------------------------
# http://blog.zorangagic.com/2016/03/aws-pricing-api.html
# https://aws.amazon.com/ko/blogs/korea/aws-price-list-api-update-regional-price-lists/

# library(httr)
# library(jsonlite)
# library(listviewer)
# library(tidyverse)
# library(stringr)
# library(ggthemes)
# library(extrafont)
# loadfonts()

# 1. 데이터 긁어오기 ----------------------------
## 1.1. AWS API ---------------------------------
aws_api_url  <- "https://pricing.us-east-1.amazonaws.com"
path <- "offers/v1.0/aws/index.json"

aws_api_rd <- GET(url = aws_api_url, path = path)

aws_api_json <- rawToChar(aws_api_rd$content) %>% 
    fromJSON()

## 1.2. EC2 + 리젼   ----------------------------
aws_ec2_path <- aws_api_json$offers$AmazonEC2$currentRegionIndexUrl
aws_ec2_rd <- GET(url = aws_api_url, path = aws_ec2_path)

aws_ec2_json <- rawToChar(aws_ec2_rd$content) %>% 
    fromJSON()

## 1.3. EC2 + 리젼 + 사양/가격   ----------------------------
aws_ec2_region_path <- aws_ec2_json$regions$`ap-northeast-2`$currentVersionUrl
aws_ec2_region_rd <- GET(url = aws_api_url, path = aws_ec2_region_path)

aws_ec2_region_json <- rawToChar(aws_ec2_region_rd$content) %>% 
    fromJSON()

jsonedit(aws_ec2_region_json)

2.2. 데이터 전처리

JSON 파일을 R로 리스트 객체로 변환시켰다. 다음 단계로 이를 데이터 분석이 가능한 형태인 데이터프레임으로 변환시키는 작업을 수행한다.

# 2. 데이터 전처리 ----------------------------
## 2.1. EC2 인스턴스 사양 ---------------------
aws_ec2_spec_name <- map(aws_ec2_region_json$products, "sku") 
length(aws_ec2_spec_name)
[1] 1257

aws_ec2_spec_df <- map_df(aws_ec2_region_json$products, "attributes") 

aws_ec2_spec_df <- aws_ec2_spec_name %>% enframe() %>% 
    bind_cols(aws_ec2_spec_df) %>% 
    select(-value)

aws_ec2_spec_df <- aws_ec2_spec_df %>% 
    filter(servicecode != "AWSDataTransfer")

2.3. AWS 서울리젼에 제공되는 EC2 컴퓨터 CPU와 메모리 사양

AWS 서울 리전에 제공되는 EC2 인스턴스 사양 특히, CPU갯수와 메모리용량 관계에 대해 살펴보자. 이를 위해 문자열이 포함된 CPU, 메모리 변수를 제거하고 숫자형으로 변환시키고 나서, 이를 ggplot에 던져 AWS 서울리젼에 제공되는 EC2 컴퓨터 CPU와 메모리 사양을 시각화보고 관련성을 찾아본다.

# 3. 데이터 분석 ----------------------------

aws_ec2_spec_num_df <- aws_ec2_spec_df %>% select(vcpu, clockSpeed, memory) %>% 
    mutate(vcpu = as.numeric(vcpu)) %>% 
    # mutate(clockSpeed = as.numeric(str_extract(clockSpeed, "[0-9]+\\.[0-9]+"))) %>% 
    mutate(memory = as.numeric(str_extract(memory, "\\d{0,3}(\\.\\d{1,2})?")))

aws_ec2_spec_num_df %>% 
    ggplot(aes(x=vcpu, y=memory, color=clockSpeed)) +
    geom_point(size=2) +
    theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
    labs(x="중앙처리장치갯수(CPU)", y="메모리 용량(GB)",
         title="AWS 제공하는 EC2 컴퓨터 사양") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma) +
    scale_x_log10()

aws_ec2_spec_num_df %>% 
    ggplot(aes(x=vcpu, y=memory, color=clockSpeed)) +
    geom_point(size=2) +
    theme_bw(base_family = "NanumGothic") +
    labs(x="중앙처리장치갯수(CPU)", y="메모리 용량(GB)",
         title="AWS 제공하는 EC2 컴퓨터 사양") +
    scale_y_continuous(labels = scales::comma)